ＱＣサークル　2019年5月号（No.694）

連載講座QC検定受検講座～3級から2級へ～連載講座「QC検定受検講座～3級から2級へ～」小委員会メンバー委員長:須加尾政一委員:遊馬一幸,井上研治,大津渉,鈴木秀男,中島健一第5回統計的方法の基礎1月号において,数値データには寸法,重さ,温度などのような連続量として測定される計量値のデータと不適合品数,欠陥数などのように1つ,2つと数を数えて得ることができる計数値のデータがあることを学びました。5月号では,「統計的方法の基礎」として,計量値の代表的な分布である正規分布と計数値の代表的な分布である二項分布について勉強していきます。製品の重さや,不適合品数などすべての可能な数値結果に対して,確率が付与されているものを確率変数(randomvariable)と呼び,それらの変数が従う確率分布を分布関数(distribution,その分布関数をF(x)とした場合,X〜F(x)とfunction)と呼びます。今,確率変数を以下となる確率を表表し,F(x)=P(X≦x)と定義されます。ここでP(X≦x)はしています。が製品の特性値には計測により10.5gや3.78㎜といった小数を含むものと不適合品数などのように0,1,2と整数になるものがありますが,同じ確率分布に従っているのでしょうか?数値データには,長さや重さなどの連続的な変数(計量値)と個数をカウントする離散的な変数(計数値)の2種類があります。計量値の場合には連続型確率分布の関数(図・1参照)があり,計数値の場合には離散型確率分布の関数(図・2参照)があります。F(x1)X≦0となる確率F(0)P2P1P0Pn0x1x2図・1連続型の分布関数x0x1x2図・2離散型の分布関数xnx2019年5月号53